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1 引言

自党的十八大和十九大以来，心理健康教育被纳入国家发展规划。《健康中国2030规划纲要》明确提出心理健康服务体系建设目标，2017年教育部等22部门联合发布《关于加强心理健康服务的指导意见》，2018年《全国社会心理服务体系建设试点工作方案》推动相关政策落地实施。这些文件强调从“问题解决”转向“发展促进”，形成了覆盖教育、医疗、社区的多部门协作框架。

社区心理健康教育（community mental health education，CMHE）作为社会心理服务体系的基础性工程，是以社区为载体，通过多主体协作开展心理健康知识普及、心理问题预防干预及心理资本培育的系统化服务过程。同时，它也是社会心理服务体系的重要组成部分，承担着提升居民心理健康素养、预防心理问题的核心功能。

然而，当前社区心理健康教育面临专业人才短缺、服务资源不均衡、个性化不足等问题（黄玮，2019）。有学者曾提出，社会心理要与“新时代”紧密结合，社会心理建设须从经济基础和社会意识形式两个方向出发，引导、引领、规范 社会心理的理性发展（王月琴，2020）。如今，“新时代”已经展现出全新的面貌。在国家战略布局层面，我国已实现从“互联网+”向“人工智能+”的战略升级。生成式人工智能，即人工智能生成内容，又称“生成式AI”，是基于深度学习技术的人工智能领域的高阶形式（吴志先，2024）。其中，以“文心一言”“讯飞星火”“豆包”等应用程序为代表的生成式人工智能快速发展，其功能包括辅导教学、生成课件、设计作业、反馈评估、对话互动等，在教育领域受到了广泛关注（童仁杰，汪维富，钟志贤，2025）。也有研究表明，AIGC作为一种能够自主生成文本、图像、对话的智能技术，已在医疗、教育等领域展现出显著优势。但通过使用AICG赋能社区心理健康教育建设，目前相关研究仍然较少。2025年，随着新兴生成式人工智能“DeepSeek”问世，将 AIGC 融入社区心理健康教育，有助于突破传统服务模式的局限，增强心理教育的可及性与精准性。

基于 AIGC 技术探索社区心理健康教育的实施路径——突破传统服 务模式的局限，加强心理教育的普及程度与针对性，推动智能化、普惠化的 社区心理健康服务体系的完善与发展。

2 理论基础：AIGC 赋能社区心育的逻辑框架

2.1 AIGC 的技术特性解析

AIGC 的核心能力涉及 NLP、机器学习和知识图谱构建等方面，这些技术使 AIGC 能够模拟人类对话过程、分析文本情感倾向，并生成个性化输出，为社区心理健康教育服务提供了新的解决思路。例如，NLP 技术通过分析社交媒体、电子健康记录、临床笔记等文本，识别个体的情绪状态及心理健康状况；大数据情感分析技术能够检测出可能存在的抑郁、焦虑等心理问题的早期迹象；AIGC 还可生成富有同理心的心理支持内容和个性化建议，在一定程度上弥补专业心理健康服务的不足。

2.2 社区心育的核心需求与 AIGC 的适配性

社区心理健康教育作为基础公共卫生体系的重要组成部分，其核心目标主要聚焦于提升居民心理健康素养与预防心理问题两大维度。在这一目标体系中存在三个递进层次的核心需求：基础层是通过普及心理健康知识，来消除个体的认知偏差；中间层是借助技能训练来增强个体的情绪调节能力；顶层次是通过社会支持网络的建设来实现心理韧性的系统性培养。

以回迁社区为例，回迁社区是随着我国城镇化发展进程，因拆迁安置而形成的新社区。据推算，每年新产生的回迁社区儿童数量约为227.15万人，规模庞大。其中，回迁社区的留守儿童存在孤独、自卑、怨恨等心理问题，甚至对父母的存在与否表现出无所谓的态度（ 吴婧仪，2016）。

随着《国家新型城镇化规划（2021—2035年）》战略目标的持续推进，尤其是国务院《深入实施以人为本的新型城镇化战略五年行动计划（2024—2029年）》的全面落实，在加速城乡融合发展的同时，可能导致回迁社区数量在短期内阶段性激增，进而使随迁子女的心理健康问题引发社会各界的广泛关注。

目前，心理咨询需求量大，但与之匹配的心理健康咨询人力资源短缺，且咨询成本过高，这仍是当下社区心理健康教育服务难以调和的矛盾。而AIGC作为新一代数字技术的核心驱动力，其高效性、个性化与普惠性特征与社区服务需求高度契合。通过算法驱动的智能问答、个性化心理干预方案生成等功能，AIGC不仅可突破时空限制，增加服务供给量，还能通过数据训练不断优化服务精准度，这种技术赋能的创新模式，为破解心理服务供需失衡的难题提供了兼具效率与人文关怀的实践路径。

3 AIGC 赋能社区心育的实践策略

3.1 基于 AIGC 的心理健康需求动态评估

传统社区心理健康教育的需求评估，多借助问卷调查、面对面访谈等人工方式完成，这些方式费时费力且存在主观因素的影响。在 AIGC 技术的加持下，让心理健康需求的评估不再是一件难事，这就是 AIGC 技术将为心理健康需求动态化评估赋能的途径。

（1）文本情感分析

心理健康评估在很大程度上依赖个体的语言表达。AIGC 通过分析多样化数据源，为情感识别提供了新手段，NLP 与情感分析相结合使模型能够从文本中推断情绪状态（Straw & CallisonBurch，2020），AIGC 可对社区居民在社交媒体、在线论坛等公开平台上发表的言论进行深度挖掘和分析，从而识别出潜在的心理健康问题，如焦虑、抑郁等情感倾向。这种方式能够捕捉居民日常生活中的真实情感流露，为精准评估心理健康需求提供了有力的数据支撑。

（2）智能问卷设计

AIGC 技术在社会科学研究领域，尤其是问卷设计和数据采集方面的应用逐渐深入，优势日益凸显。相关研究表明，根据居民年龄、性别、文化背景等个人特点动态生成个性化问卷，可以使数据采集的针对性、准确性得到较大提升。AIGC技术通过对多模态数据进行综合处理与深度语义分析，基于认知心理学和统计建模方法，实现问卷题目及项目的适应性调整和优化。这种智能化问卷设计方式，不仅提高了数据采集的针对性，还有助于减少因问卷设计不合理、题型单一导致的社会愿望偏差、假设偏差等结果偏差，进而增强测评结果的精准性。

（3）动态预警模型

通过机器学习算法对历史数据进行深入分析，AIGC能够构建社区心理问题高发的预测模型。这一模型能够提前识别出潜在的心理问题群体，为社区心理健康教育的提前干预提供了科学依据。先前有学者研究发现，在线抑郁社区已成为用户表达健康信息需求、搜寻健康信息的重要载体，其中求助用户数占社区成员总数的 27.81%， 但用户知识水平参差不齐，存在较多价值不高的信息（姚晓旭，2022）。实践中发现预警模型的需求大，但对客户个性化问题的解决程度较低。而现今，通过机器学习算法对历史数据的深入分析，AIGC 可以构建出社区心理问题高发的预测模型。这一模型能够提前识别出潜在的心理问题群体，为社区心理健康教育的提前干预提供了科学依据。

3.2 AIGC 驱动的个性化心理干预

传统心理干预方案以“四个学会”，即学会沟通、学会调控、学会学习、学会规划为核心构建内容框架，聚焦学习指导（占比42.3%）、人际交往（31.7%）、情绪管理（18.5%）等共性需求。其典型模式包括心理健康课、团体辅导、讲座等，如美国学校通过心理健康中心开展标准化咨询。但这种“一刀切”的设计难以覆盖个体差异，例如青少年对升学择业指导的需求存在显著个体差异（牛端 等，2009）。AIGC技术的深度应用正在重构这一服务范式，具体如下。

（1）智能对话助手

开发基于 AIGC 技术、具备情绪识别与共情反馈功能的智能对话聊天机器人，为居民提供 24 小时心理支持服务。该聊天机器人能够根据对话内容识别用户情绪状态，并生成共情回应或专业建议，实现及时干预。

（2）定制化内容生成

AIGC根据居民的心理健康状况，通过整合居民心理健康档案数据，系统可自适应生成科普文章、短视频或心理练习方案等干预内容。以存在考试焦虑的中学生用户为例，系统可以生成符合其认知水平和兴趣偏好的压力管理技巧等内容，从而缓解考试焦虑，有效提升其心理健康水平。

（3）远程指导辅助

AIGC 技术在心理健康教育服务过程中，也能实时为社区心育工作者提供辅助建议。例如在访谈时，辅助工作者依据语音辨识技术分析居民微表情及语调变化，调整干预策略，以提高使用者的参与度及满意度。

3.3 AIGC 优化社区心理科普教育

社区心理科普教育是促进居民心理健康意识的重要手段，通过以下方式可以开展 AIGC 的赋能效应。

（1）构建多模态内容创作体系

构建多模态内容创作体系。基于深度学习算法的 AIGC 技术，可通 过图文、动画、短视频等多样化科普素材的自动生成，通过多模态信息 编码策略实现知识可视化。这种模式既符合建构主义学习理论的“情境 —协作—会话”的认知建构机制，又突破了传统文字传播通过跨模态信 息整合的认知符合限制。这种新颖的形式更易于用户理解，可以满足不同年龄层次和文化背景人群的居住需求，对心理健康教育知识的普及和 有效性也有了很大的提高。

（2）交互式学习平台智能化

心理健康知识问答系统，以知识图谱和认知诊断模型为基础构建，通过游戏化机制设计，如积分累积、奖励激励等游戏化要素，提高居民学习兴趣，提高教育实效。开发了以 AI 为驱动的心理健康知识问答系统，不仅以趣味的方式激发了居民的学习热情，而且推动了心理健康知识的普及和传播。

（3）个性化推荐系统精准化

AIGC 可以通过协同过滤算法与给予分析技术的融合应用，系统推送定制化的科普内容，根据居民的浏览轨迹、兴趣偏好、行李评价数据等进行综合分析。这种个性化推荐方式，不仅可以提高信息传递效率，还可以有效提升居民对心理健康知识的接受度和认同感，推动其个性化、精准化。

3.4 AIGC 辅助的心理危机干预

在社区心理危机事件，如自然灾害、公共卫生事件中，AIGC 可发挥关键作用。

（1）快速响应机制

心理干预的快速响应机制通常指在当紧急情况发生后，迅介入以满足求助者切实的心理需求的程序。在互联网使用的场景中，AIGC 通过实时监测网络舆情，快速识别危机事件中的心理创伤信号，并基于大数据算法自动触发预警，一定程度上给予求助者前期的心理帮助。

（2）心理急救支持

心理危机事件发生后，通常是求助者内心最脆弱的时候，此时除了提供必要的情感支持以外，AIGC 可以生成标准化的心理急救指南，为心理健康教育工作者或未受过系统培训的帮助者提供心理应急干预的参考。这些指南不仅涵盖了基本的心理急救知识，还可以根据具体情况进行个性化调整，从而提高干预的针对性和有效性。

（3）长期跟踪服务

一直以来，传统的长期跟踪服务被认为是费时费力的工作，而且随着时间的拉长，跟踪服务容易受现实生活的影响，最终导致跟踪效果不佳。AIGC 的引入，可通过建立居民心理健康档案数据库，持续跟踪危机事件后居民的心理恢复情况，并根据实际需求实时调整个性化的恢复建议和策略。这种长期的跟踪服务不仅有助于及时发现和解决潜在的心理问题，还可以为居民提供远程心理支持，促进其心理健康的全面恢复持。最终，打破时空上的局限性。

4 AIGC 赋能社区心育的挑战与应对

4.1 主要挑战

（1）伦理风险：隐私泄露与算法偏见

众所周知，在使用各种应用软件的过程中，伦理问题是一个无法回避的问题，而生成人工智能也不例外，隐私泄露仍成为利用 AIGC 技术对社区居民心理健康数据进行处理分析的当务之急。不当的数据管理和使用可能导致个人敏感信息外泄，给居民的日常生活带来不必要的困扰和风险，此外算法偏见也是不容忽视的伦理挑战。AIGC 系统也会因为数据训练集本身的限制和不平衡，而对特定人群产生偏见，进而影响心理健康评估的精确性和公正性。

（2）技术局限：情感理解的局限性与人机信任问题

AIGC 技术虽然在自然语言处理和情感分析方面取得了显著进展，但在准确理解和模拟人类复杂多变的情感方面仍然面临着一定的局限性。这种局限性可能导致 AIGC 系统不能充分满足居民在心理健康方面的深层次需求。同时，人机信任问题也是制约 AIGC 技术在社区心理健康教育领域广泛应用的关键因素，比如社区居民可能对 AIGC 系统的建议和干预抱有怀疑或质疑态度，从而影响居民对的接受度以及 AIGC 技术应用效果。

（3）实践障碍：工作者技术素养不足与社区接受度差异

在社区实践中，心理健康工作者对 AIGC 技术的熟悉程度直接影响该技术在实践场景中的应用效果。目前，由于人工智能技术种类繁多，部分社区工作者可能因缺乏必要的技术素养，难以充分接受并运用AIGC 技术，最终导致其在心理健康评估和干预工作中难以完全发挥作用。此外，由于不同社区经济发展水平、文化背景、居民素质等方面存在差异，AIGC 技术在社区内的接受度、应用效果等方面也存在显著差异。

4.2 应对策略

（1）伦理规范：数据匿名化与算法透明度建设

AIGC 技术开发方要对居民隐私进行保护，避免隐私泄露风险，因此 AIGC 技术开发方要严格进行数据匿名化处理，避免使用 AIGC 技术分析和应用居民心理健康数据后，能够对具体个人进行追溯。同时要提高算法透明度，公开算法的个人信息处理的基本原理、个人信息获取渠道、个人信息训练过程等信息，接受社会监督与审查，保证数据处理的合法性和公正性，从而让居民对 AIGC 系统信任，减少算法偏见带来的负面影响。

（2）技术优化：人机协同模式的构建

在情感理解和人机信任上的 AIGC 局限，可以以人机协同的方式构建，即把 AIGC 系统作为辅助工具，对初评结果和干预措施给出建议，而心理健康教育工作者则需要基于专业知识和经验，对上述结果和建议进行判断和修正，充分发挥 AIGC 技术优势的同时弥补不足，提高心理健康服务的准确性和有效性。

（3）实践路径：心育工作者技术培训与社区科普宣传

在技术培训方面，应定期组织社区心理健康教育工作者参加针对AIGC技术的专项培训及经验交流活动，系统化地对社区心育工作者进行AIGC系统操作方法和实际应用场景的培训，切实提高社区心育工作者在实际工作中应用 AIGC 技术的能力，同时，强化社区科普宣传，提高居民对AIGC 技术的认知度和接受度，通过举办讲座、展览、宣传活动等各类形式，向居民普及 AIGC 技术在心理健康教育领域的应用价值和优势，增强居民对 AIGC 技术的信任度和配合度。

5 结论与展望

本文以生成式人工智能为支撑，系统阐述了其赋能社区心理健康教育的理论逻辑与实践路径。AIGC 依托自然语言处理、机器学习、知识图谱等核心技术，有效突破了传统社区心理健康教育服务模式的局限。通过构建动态需求评估模型、个性化干预生成系统，优化科普教育方式以及开展危机干预等手段，显著提升了心理健康服务的可及性、精准性与普惠性，特别是回迁社区等典型场景，AIGC 通过多模态情感分析、智能问卷设计与预警模型构建，实现留守儿童、随迁子女心理问题的早期识别与分级干预，破解基层心理健康教育面临的专业人才短缺与资源分布不均的困境。

值得注意的是，AIGC 与社区心理健康教育的深度融合仍面临三重挑战。在伦理层面，数据隐私泄露与算法偏见可能引发居民信任问题；在技术层面，AIGC 在情感理解深度与人机交互共情能力上存在局限，制约了其替代专业心理服务的深度应用；在实践层面，社区工作者数字素养不足与居民技术接受度差异形成的“数字鸿沟”，影响了技术效能的充分释放。对此，本文提出构建“人机协同”模式、强化数据匿名化与算法透明度、加强技术培训与社区科普宣传等组合策略，推动 AIGC 技术应用的规范化发展。

未来 AIGC 赋能社区心理健康教育的研究与实践需要进一步深化以下方向：（1）技术演进维度，应研发融合多模态生理信号解析、长程语境理解、提升辨识复杂心理特征的精确度，如抑郁倾向、焦虑谱系障碍等；（2）治
理体系维度，应建立涵盖数据主权界定、算法伦理审查、人机权责划分等的制度框架，完善技术应用的监管沙盒机制；（3）实践创新维度，应开发场景化应用套件，如针对银发群体设计语音互动心理陪护系统，为青少年群体打造游戏化心理训练的虚拟空间，形成差异化技术解决方案；（4）建立多维度的应用架构，实现差异化的解决方案。同时，未来研究还可以深入探讨 AIGC 与元宇宙、脑机接口等新兴技术的融合潜力，进一步探索人机协同的最佳模式，从而构建一个虚实结合的社区心理健康服务生态，为构建智能化、普惠化的社会心理健康服务体系提供支持。

参考文献

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